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ホームプログラム実行時の変数値変動履歴からのバグ原因の可能性がある変数の推測
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部情報システム学科

プログラム実行時の変数値変動履歴からのバグ原因の可能性がある変数の推測

情報科学部

情報システム学科

Database & Software Engineering 研究室

深海悟 教授

共同研究者

上村和貴
尾花将輝
ソフトウェア開発バグ原因探索

プログラムにバグがあっても、命令文は走ってしまえば終わりでバグの足跡を残さない。一方、バグの足跡は変数に残っていることがある。そこで、プログラム実行時の変数値の履歴をログとして収集し、これを解析することで怪しい変数を見つけ、この変数に書き込みを行った命令文の周辺にバグがあるのではとの目星をつけることができないかと考えた。 そこでまず第一段階として、全ての変数に代入される値をログとして保存し、障害が発生した実行時のログと正常動作したログで異なる値を出力している変数を怪しい変数と判断する手法を考えた。本手法を1つのオープンソースプロジェクトに適用した結果、代入命令 32861 箇所中、怪しい代入命令を 270 個まで絞り込む事ができ、確かにこの中にバグ原因となる代入命令が含まれていることを確認できた。この結果、提案手法によりバグ原因となる代入命令及び変数を推測できる可能性のあることがわかった。

提案手法

提案手法の全体像

怪しい変数の絞込み

変数の怪しい振舞いには様々なパターンがありえるが、ここではまず、正常動作時と障害発生時では異なる値をとっている変数を見つけることにした。このため、以下の出現頻度を定義し、この値により怪しい変数を絞り込むことにした。
この結果、下記の例では変数d, f, gが怪しい変数の候補として選ばれることになる。

検証

すでにバグの箇所がわかっているOSSプロジェクトのOpenPNEを、10人の学生に1週間使用してもらいログを収集した。
出現頻度が0と1の変数を除くだけで、怪しい変数の候補は約1/4(≒270/1092)(全代入命令に対しては1%以下)に絞り込めた。もちろんこの中にバグの原因となった箇所に関連する変数が含まれていた。
また、これら変数に対して代入を行っているメソッドも約1/4(≒36/130)(全メソッドに対しては0.2%)に絞り込むことが出来た。

以上より、提案手法の適用によりバグ原因の可能性がある変数の絞り込みはある程度できており、バグ原因個所の特定に効果が見込めると思われる。

論文

「変数の変動履歴からバグ原因の変数を予測する試み」(2019)上村和貴『情報処理学会研究報告ソフトウェア工学(SE)』2019-SE-201(6)p.1-6.

研究者INFO: 情報科学部 情報システム学科 Database & Software Engineering 研究室 深海悟 教授

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